"""
标准化介绍
    概述：特征预处理一种方案
    公式： x' =(x-该列的平均值)/该列的标准差
    公式解释：
        x=》某特征列的某个具体的值 即原值
        mean=》该列的平均值
    应用场景：比较合适大数据集的应用场景。当数据量比较大的时候
        受最大值和最小值的影响会微乎其微。
    总结：
        无论是归一化，还是标准化，目的都是避免因为特征列的量纲问题，导致权重不同
        从而影响预测结果
"""

#1、导包   标准化的类
from  sklearn.preprocessing import StandardScaler

#2、准备特征数据    每个子列表=1个样本
data = [[4,9,100,50],[10,15,120,60],[1,11,105,40]] # 2行4列
'''
4, 9, 100,50
10,15,120,60
1, 11,105,40
'''
#3、创建标准化对象   (没有默认的生成区间)
scaler = StandardScaler()

#4、具体的 标准化动作
# 写法1

# 写法2
result = scaler.fit_transform(data)

#5、打印输出
print(result)
#6、获取平均值和标准差
print('平均值',scaler.mean_)
print('标准差',scaler.scale_)
